Ветвление свойственно не только деревьям. Этот биологический механизм реализуется в процессе развития животных и обеспечивает возможность выполнения органами сложных задач. Разветвлённые структуры формируются в лёгких, почках, молочных железах и других органах. Следует подчеркнуть, что в молочных железах женщин разветвление происходит преимущественно через несколько лет после рождения. Это происходит в период полового созревания и во время беременности, когда молочные протоки разветвляются, подготавливаясь к лактации. Нарушения данного процесса могут быть связаны с онкологией молочной железы. Однако исследование ветвления представляет собой сложную и трудозатратную задачу.
Разработанную в Лаборатории Колд-Спринг-Харбор систему под названием MaGNet можно будет использовать для изучения того, как гормональные изменения и лечение влияют на молочные железы, или даже для выявления ранних признаков рака молочной железы. Результаты исследования опубликованы в журнале Журнал «Биология молочной железы и новообразования .
Льюис, автор исследования, хотел выяснить, возможно ли использовать математическую модель, ранее разработанную командой Навлаха для анализа растений, и для изучения молочных желез. «Это представлялось логичным расширением исследования схожих по структуре объектов», — отмечает он.
При изучении молочных желез мышей исследователи обычно вынуждены получать тонкие срезы ткани, затем анализировать их под микроскопом и вручную подсчитывать протоки и ответвления в каждом срезе. По словам учёного, этот метод «требует значительных трудозатрат и может быть недостаточно точным». Он также отмечает, что «зачастую не представляется возможным получить исчерпывающее представление о структуре молочной железы».
MaGNet был создан для точного сравнения окрашенных изображений молочной железы. Исследователи просто отслеживают ветви и с помощью программного обеспечения отображают их в виде сетей. Затем компьютерный код анализирует сети и количественно оценивает данные. «С помощью этого инструмента мы можем измерить общую длину протокового дерева, а также количество протоков, альвеол и ветвящихся структур, — говорит исследователь. — Очень легко быстро отобразить различные сети и провести тесты».
На данный момент MaGNet используется только на мышах. Однако код можно адаптировать для любой системы ветвления. В конечном счёте MaGNet можно будет использовать для изучения того, как определённые состояния, например инфекции, или жизненные события, например беременность и менопауза, определенные факторы риска оказывают влияние на вероятность возникновения рака. Это также может способствовать более раннему выявлению заболевания. «Мы постоянно выявляем тревожные сигналы, которые проявляются до того, как пациентка обнаружит уплотнение или заметит какие-либо изменения на маммограмме или УЗИ», — отмечает Льюис. «Представьте себе, что автоматизированная система может сообщить об отсутствии опухоли, но при этом зафиксировать заметные изменения. Именно на это мы надеемся, это наша цель».
[Фото: dos Santos lab/CSHL]